3.2全参数微调 Pre-training:全量训练，无标注数据 Fine-tuning：全量训练，标注数据 3.3参数高效微调 ...
通常情况下,使用API接口的推理会比使用pipeline进行推理更快。 结语 本文主要讲述了针对华为昇腾910加速卡进行环境搭建、基于ChatGLM-6B进行模型权重格式转换以及模型推理。接下来,将讲述针对基于ChatGLM-6B进行模型全量微调以及LoRA微调。 如果觉得我的文章能够能够给您带来帮助,期待您的点赞收藏加关注~~ ...
我也是,全量微调只能开到一半 shibing624 commented Jun 28, 2023 正常,是全量参数 ZhaZhaFon commented Jul 28, 2023 我用差不多的代码微调 怎么batchsize只能开到原来一半 大佬用的lora还是ptuning ptuning 我微调时候一直报错 报错ChatGLMModel' object has no attribute 'prefix_encoder' 你有出现这种问题么...
ChatGLM微调本项目主要针对ChatGLM、ChatGLM2和ChatGLM3模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。本项目支持单卡训练&多卡训练,由于采用单指令集方式微调,模型微调之后并没有出现严重的灾难性遗忘。由...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。 P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) ...
SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。 P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) ...
SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。 P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) ...
SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。 P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) ...
为了更好的性能去部署已经微调训练好的大模型,可以利用 MindSpore 打造的推理引擎 MindSpore Lite,其提供了开箱即用的推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 Lite 推理大致分两步:权重转换导出 MindIR -> Lite 推理。 环境搭建 操作系统版本/架构:Ubuntu 22.04.3 LTS/aarch64 NPU:8卡 910B3 64G (A800 9000 ...